최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.
Artificial intelligence can be cited as a key linkage technology for expanding drones' application fields, and drones combined with artificial intelligence are expected to improve drones' operational capabilities based on algorithms that can solve complex tasks through learning. The purpose of this study is to analyze various latest research cases that apply deep reinforcement learning to drones to solve limitations for performing swarm flight and to propose a new research direction that applies them to multi-agent communication optimization technology. The process of the research is to investigate and analyze the methods for efficient operation of control and communication technologies required for swarm flight to be successful, and to apply algorithms that have the advantage of exchanging richer feedback between agents and having less learning than conventional methods when learning deep reinforcement learning algorithms. It is expected that the efficiency and performance of learning communication protocols optimized for swarm flight will be improved, which will increase the efficiency of mission performance when exploring or scouting large areas through swarm flight in the future.
5대 게임 체인저는 적의 비대칭 위협에 대응해 전시 국민 피해를 최소화하고 최단시간 내 전쟁을 승리로 이끄는 지상작전 수행개념이다. 이 중에서 드론봇(드론+로봇) 운용을 위한 네트워크 구성방안 연구는 육군이 창설하는 여러 개의 드론봇 전투단을 ICT를 통해 유기적으로 연결해 통합 C4I체계를 갖춤으로써 통합작전을 수행하는 핵심이 되는 연구이다. 본 연구에서 제시하는 드론봇의 한 형태인 화생방 정찰 드론의 군집비행 운용은 차량 및 인간을 대신하여 화생방 물질 탐지와 신속한 상황공유를 가능하게 한다. 그럼에도 불구하고 화생방 정찰드론의 군집비행에 대한 연구와 그에 대한 사이버전자전의 취약점에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 화생방 정찰 드론을 군집비행 운용 시 취약점과 대응방안을 제시하여 미래전 연구의 토대를 마련하고자 한다.
최근 드론에 대한 관심이 증가하면서, 드론을 활용한 다양한 기술들이 선보이고 있다. 특히, 다수의 드론을 통한 군집 비행의 기술은 협업을 통한 복잡한 임무 수행이 가능하여 빠른 시간안에 임무를 완수할 수 있어 다양한 분야에서 각광을 받고 있다. 하지만 실외의 경우 GPS의 정밀도가 낮아 정밀 비행이 어렵기 때문에 고정밀 위치 인식이 필요한 임무에는 적합하지 않다. 뿐만 아니라, 실외에서 다수의 비행체를 좁은 공간에서 동시 정밀 제어하다보니, 정밀 위치 예측이 어려운 경우 충돌이 발생하는 심각한 문제를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 RTK-GPS(Real-Time Kinematic-GPS)를 포함한 다수 센서를 활용하여 위치 정밀도를 증가시키고, 센서 오류로 인한 문제를 최소화하기 위해 제안한 모드 스위칭 기법에 대해 설명한다. 그리고 이를 기반으로 개발한 실외 군집 비행 시스템에 대해서도 소개한다.
본 연구는 군사용 무인항공기(드론)의 다양한 유형별 특징과 각 유형이 군사 작전에서 어떻게 활용될 수 있는지를 분석하였다. 연구 범위는 고정익, 회전익, 하이브리드, 스웜 드론의 구조적 특징, 장단점, 군사적 활용 사례를 중심으로 하였다. 또한 드론 기술의 발전 방향과 그에 따른 군사 전략의 변화, 기회와 도전 과제를 논의하였다. 연구 결과, 각 유형의 드론은 정찰, 감시, 타격, 물류, 수색 및 구조 등 다양한 군사 작전에서 중요한 역할을 수행하고 있으며, 인공지능, 자율비행, 스웜 기술 등의 발전으로 그 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 전망된다. 다만 드론 운용의 안전성, 윤리성 확보와 국제 규범 마련이 주요 과제로 대두되었다.
Communication technologies hold a significant place in the swarm flight of drones for surveillance, inspection of disasters and calamities, entertainment performances, and drone collaborations. A GCS(ground control station) for the control of drone swarms needs its devoted communication method to control a large number of drones at the same time. General drone controllers control drones by connecting transmitters and drones in 1:1. When such an old communication method is employed to control many drones simultaneously, problems can emerge with the control of many transmitter modules connected to a GCS and frequency interference among them. This study implemented a transmitter controller to control many drones simultaneously with a communication chip of 2.4GHz ISM band and a Cortex M4-based board. It also designed a GCS to control many transmitter controllers via a network. The hierarchical method made it possible to control many more drones. In addition, the problem with frequency interference was resolved by implementing a time- and frequency-sharing method, controlling many drones simultaneously, and adding the frequency hopping feature. If PPM and S.BUS protocol features are added to it, it will be compatible with more diverse transmitters and drones.
우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.
드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance area priority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다.
Recently, drones have been used in various field to overcome time and space limitations. However, single drone still has a lot of restriction on transportation wight and travel time. Therefore many studies have been conducted to increase the utilization by swarm of drones. Many things should be additionally considered in order to operate swarming drones securely. Especially the group key management is a challenging research topic in tactical domain due to existence of adversary that has anti-drone skill. In this paper, we proposed an efficient group key management scheme for tactical swarming drone networks where an adversary equipped with anti-drone skills exists. The group key can be updated with a small number of message exchange compared to other convenience schemes. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed scheme manages the group key efficiently and securely.
본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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